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Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.
Préparation des données
Suivez de courtes vidéos animées par des formateurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
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Préparation des données
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Explorez les services Azure (calcul, stockage, automatisation) tout en acquérant une expérience pratique et concrète.
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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Développez vos compétences en SQL en rédigeant des invites dIA qui génèrent des requêtes pour trier, regrouper, filtrer et classer les données.
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Intelligence artificielle
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Intégrez des data dans Microsoft Fabric : pipelines, flux de data, raccourcis, modèles sémantiques, sécurité et actualisation des modèles.
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Finance appliquée
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
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Manipulation des données
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Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.
Finance appliquée
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Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
Intelligence artificielle
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Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Intelligence artificielle
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Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Préparation des données
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Apprenez à créer et personnaliser des graphiques Sigma pour raconter des histoires de données claires et percutantes, sans coder.
Visualisation des données
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Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.
Datalphabétisation
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Découvrez le service Power BI, maîtrisez linterface, prenez des décisions éclairées et optimisez la puissance de vos rapports.
Rapports
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Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.
Gestion des données
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Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.
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À laide de Python et NumPy, découvrez les concepts financiers les plus fondamentaux.
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
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Analysez la dynamique du marché et élaborez un plan dentrée stratégique pour un constructeur de véhicules électriques à laide de lIA générative.
Intelligence artificielle
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Différenciez le traitement par lots et le streaming, la mise à léchelle des systèmes de streaming et les applications concrètes.
Ingénierie des données
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Évitez de réécrire les mêmes jointures et calculs, et plongez-vous dans des analyses bien gérées et évolutives à laide des modèles de données Sigma.
Rapports
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Manipulation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser et à présenter des modèles de régression logistique pour établir des prévisions.
Machine learning
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.